Загрузка гиперспектральных данных в рабочую область

В данном примере загружают набор воздушно-гиперспектральных данных области под названием хребет Джаспера, захваченный с помощью бортового спектрометра видимой/инфракрасной визуализации (AVIRIS). Набор данных содержит области воды, земли, дорог и растительности. Загрузите набор гиперспектральных данных в hypercube объект в рабочей области MATLAB ® .

hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.img');  

Эта команда создает hypercube объект в рабочей области с именем hcube. The hcube объект содержит куб гиперспектральных данных 100 на 100 на 198.

Просмотр гиперспектральных данных в Hyperspectral Viewer

Откройте приложение Hyperspectral Viewer. Сначала перейдите на вкладку Apps на панели инструментов MATLAB. Затем в разделах Обработка изображений и Компьютерном зрении нажмите кнопку Hyperspectral Viewer.

Когда приложение будет открыто, загрузите гиперспектральные данные в приложение. На панели инструментов приложения нажмите Import и выберите Hypercube Object. В диалоговом окне Импорт из рабочей области выберите hypercube объект, загруженный вами в рабочую область, hcube. (Можно также задать набор данных, когда вы открываете приложение с помощью команды: hyperspectralViewer(hcube).)

Приложение отображает несколько представлений гиперспектральных данных Jasper Ridge. На панели « Полосах» отображаются полосы данных гиперспектраля в виде стека полутоновых изображений. Вторая панель включает составные представления гиперспектральных данных, отображая вкладку Ложный цвет (False Color) по умолчанию. На панели Графики (Plots) отображается гистограмма области данных, отображаемой в данный момент на панели Полосы (Bands), и график спектральной размерности данных по длине волны или по полосе. (Можно переставить эти панели, нажав и перетащив их внутрь приложения. Чтобы вернуться к стандартному расположению панелей, щелкните Макет по умолчанию на панели инструментов приложения.)

Исследуйте спектральные полосы

Исследуйте спектральные полосы набора данных хребта Джаспера как стек полутоновых изображений на панели Полосы. Для навигации по изображениям используйте ползунок в нижней части панели. Поскольку каждая полоса изолирует определенную область значений длин волн, аспекты сцены могут быть более ясными в некоторых полосах, чем другие.

Чтобы получить более подробную информацию о полосе, щелкните Масштабировать (Zoom In) или Уменьшить (Zoom Out) на панели инструментов осей, которая появляется при наведении курсора на изображение.

Чтобы улучшить контрастность полосы, нажмите Настроить контрастность на панели инструментов приложения. Когда вы это делаете, приложение накладывает окно корректировки контраста на гистограмму изображения, отображаемую на панели Plot. Чтобы настроить контрастность, переместите окно по гистограмме или измените размер окна, нажав и перетащив указатели. Приложение настраивает контрастность с помощью метода, называемого контрастным растяжением. В этом процессе значения пикселей ниже заданного значения отображаются черным цветом, значения пикселей выше заданного значения отображаются белым цветом, а значения пикселей между этими двумя значениями отображаются в виде оттенков серого цвета. Результатом является линейное отображение подмножества значений пикселей во всюсь область значений серых, от черного до белого, получая изображение с более высокой контрастностью. Чтобы вернуться к представлению по умолчанию, щелкните Привязка области значений данных. Чтобы удалить окно корректировки контраста из гистограммы, нажмите кнопку Настроить контрастность.

Исследуйте цветовые представления гиперспектральных данных

Исследуйте гиперспектральные данные хребта Джаспер как цветное композитное изображение. Чтобы создать эти цветные изображения, Hyperspectral Viewer автоматически выбирает три полосы в гиперспектральном наборе данных для использования в красных, зеленых и синих каналах цветного изображения. Выбор областей, которые использует приложение, зависит от типа представления цвета. Приложение поддерживает три типа композитных цветопередач: False Color, RGB и Color Infrared (CIR). Может быть полезно просматривать все цветные композитные изображения, потому что каждый из них использует различные полосы и может подсвечивать различные спектральные детали, таким образом увеличивая интерпретируемость данных.

По умолчанию приложение отображает ложно-цветовое представление данных. Композиты ложного цвета визуализируют длины волн, которые не может видеть человеческий глаз. Вкладка панели определяет тип цветного изображения, False Color и диапазоны, которые приложение использовало для его формирования (104 100 146), в красно-зелено-синем порядке. Приложение указывает в спектральном графике, какие полосы были использованы. Чтобы изменить эти выбора полосы, щелкните и перетащите указатель указателя на полосу в спектральном графике. Если вы выбираете другую полосу, приложение обновляет текст на вкладке новыми полосами и добавляет слово «Custom», например, False Color-Custom.

Чтобы создать цветное композитное изображение RGB, приложение выбирает полосы в видимой части электромагнитного спектра. Получившееся композитное изображение напоминает то, что человеческий глаз наблюдал бы естественным образом. Для примера растительность выглядит зелёной, а вода синяя. Несмотря на то, что RGB-композиты могут казаться естественными для наших глаз, различить тонкие различия в функциях может оказаться трудным. Изображения естественного цвета могут быть низкими по контрасту.

Чтобы создать цветное композитное изображение CIR, приложение выбирает красные, зеленые и ближние инфракрасные длины волн. Ближние инфракрасные длины волн немного длиннее красного, и они находятся вне области значений человеческого глаза.

Создайте спектральные графики профилей пикселей и областей

После исследования полутоновых и цветовых визуализаций гиперспектральных данных можно построить графики точек или небольших областей данных по спектральной размерности, чтобы создать спектральные профили. Вы можете построить график одного пикселя или области до 10 на 10 пикселей квадрат. Используйте ползунок Размер соседства (Neighborhood Size), чтобы задать размер области. Когда вы выбираете область, приложение использует среднее значение всех пикселей в области при построении графиков данных. Построение графика области, а не отдельного пикселя, может сглаживать спектральные профили.

Чтобы создать спектральный график, щелкните Добавить спектральный график на панели инструментов приложения, наведите курсор на визуализацию в приложении и щелкните, чтобы выбрать точку или область. Вы можете сделать свой выбор на любой из визуализаций, предоставленных приложением. ваш выбор, какую визуализацию использовать может зависеть от того, какой из них обеспечивает лучшее представление конкретной функции данных, которые вы заинтересованы в. Когда вы делаете выбор, приложение помещает значок точки в это положение на всех визуализациях. Чтобы выбрать дополнительные точки, нажмите Добавить спектральный график и повторите процесс. Чтобы удалить точку, щелкните правой кнопкой мыши точку и выберите во всплывающем меню команду Удалить точку (Delete Point). Чтобы удалить все выбранные точки, щелкните Удалить все (Clear All) на панели инструментов приложения.

Например, следующий рисунок показывает четыре точки, выбранные в каждой визуализации, каждая точка, представляющая конкретный тип данных: вода, растительность, дорога и земля.

Когда вы выбираете каждую точку, приложение строит графики данных на Спектральном графике, используя другой цвет, чтобы идентифицировать каждый график. По умолчанию Спектральный график также включает легенду, идентифицирующую график для каждой точки. Чтобы отключить включение легенды, щелкните Показать легенду (Show Legend).